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结合后验概率对分类的影响和全极化SAR数据特点,提出了一种全极化SAR数据分类方法。首先将全极化SAR数据的协方差矩阵转换为9个服从正态分布的强度量;然后通过迭代分类计算类别出现的概率,对9个强度量进行基于最大后验概率的分类。以黑龙江省逊克县境内的一景ALOS PALSAR全极化数据为例,用该方法进行分类,总体精度和Kappa系数分别达到81.34%和0.84,优于传统的最大似然分类方法。  相似文献   
2.
复图像配准的关键是选择合适的匹配测度函数,但匹配测度函数对不同地形的适应性有待于研究。本文首先对比分析复相关系数法和频谱极大值法在机栽SAR山地和平地数据的精度。然后针时频谱极大值法和复相关系数法在不同地形的适应情况,提出基于外部DEM自适应选取配准测度函数的SAR图像匹配算法。最后,给出复图像配准算法的实现步骤,复杂地区的实测数据验证了算法的有效性。  相似文献   
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